Michelle Ramirez là sinh viên năm cuối chuyên ngành Khoa học dữ liệu tại Đại học Illinois Chicago.

Làm thế nào bạn chọn khoa học dữ liệu?

Là một sinh viên kỹ thuật với nhiều sở thích, tôi bị chuyên ngành khoa học dữ liệu thu hút nhất vì tiềm năng liên ngành và khả năng phát triển bộ kỹ năng của tôi về toán học, lập trình và các lĩnh vực mà tôi quan tâm. Tôi thực sự thích rằng tôi có thể tham gia các khóa học lập trình nâng cao, chẳng hạn như máy học và thị giác máy tính, bên cạnh các khóa học từ trường đại học nghệ thuật tự do .

Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng?

Khi dữ liệu trở nên sẵn có hơn với việc sử dụng ngày càng nhiều các nền tảng trực tuyến và công nghệ ở khắp mọi nơi, thì cần phải có kiến thức nhất định để thực sự hiểu được tiềm năng mà dữ liệu nắm giữ. Hơn nữa, hầu như bất kỳ lĩnh vực nào bạn có thể nghĩ đến đều đang đi theo hướng dựa vào dữ liệu để thu thập thông tin chuyên sâu và việc có một bộ kỹ năng giúp bạn hiểu và xử lý dữ liệu này là vô giá.

Nồng độ của bạn là gì?

Tin sinh học, vì nền tảng của tôi là chuyên ngành kỹ thuật y sinh trước đây rất phù hợp với các khóa học được cung cấp.

Bạn mong muốn tham gia khóa học nào nhất?

Khi tôi hoàn thành năm cuối cấp, tôi rất mong chờ khóa học về thị giác máy tính của mình, cũng như học về trí tuệ nhân tạo và máy học có khả năng nâng cao. Tôi thực sự thích các khóa học lập trình thách thức tôi khi tôi tìm hiểu về các thuật toán khác nhau được sử dụng để lập mô hình và học hỏi từ dữ liệu.

Bạn làm gì để giải trí?

Khi rảnh rỗi, tôi thích lập trình nhiều như vậy, nhưng tôi thích dành thời gian rời khỏi màn hình và vẽ hoặc vẽ hoặc làm điều gì đó sáng tạo.

Những gì chúng ta nên xem xét đọc?

Tôi thực sự khuyên bạn nên đọc “Vũ khí hủy diệt toán học” của Cathy O'Neil, cuốn tự truyện “Bản ghi vĩnh viễn” của Edward Snowden và “Ma thuật lớn” của Elizabeth Gilbert.

Bạn có cảm thấy rằng sự đa dạng là quan trọng trong thế giới công nghệ?

Tuyệt đối! Điều cực kỳ quan trọng đối với những người xây dựng công nghệ của chúng tôi là đại diện cho nhóm nhân khẩu học sử dụng cùng một công nghệ. Nếu không có trách nhiệm giải trình và sự đại diện bình đẳng, công nghệ của chúng ta bắt đầu thừa hưởng những thành kiến có thể ảnh hưởng không tương xứng đến các cộng đồng thiếu đại diện tại bàn.